针对电力通信网络频繁遭受Sybil攻击的问题，提出了一种基于K-means边聚类的Sybil攻击团体检测算法.通过优化边聚类和边介数的计算方法，提出了传统K-means聚类算法的改进方法，计算了通信网络中的聚类系数，根据合法用户的真实数量，建立更加精确的攻击边集合与真实边集合，从而初步检测出所有可疑的攻击边，并使用标签传播算法检测Sybil攻击行为所在的恶意团体.仿真结果表明，与经典的SybilLimit算法相比，在所有的攻击路径数量下，该Sybil攻击检测算法具有更加优秀的检测性能.
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